基于Rough集理論的數據約簡研究與應用.pdf

1、摘要近年來，隨著數據庫技術的迅速發(fā)展以及數據庫管理系統(tǒng)的廣泛應用，企業(yè)的數據庫中積累的數據越來越多。然而激增的數據背后隱藏著許多重要的信息，想要把所有的信息都進行分析和挖掘，是不明智也是不必要的。我們著重要做的，就是找到合適的算法，約簡冗余的知識，提煉重要的數據。Rough集理論是由Pawlak教授于20世紀80年代初提出的一種用于處理不確定性和含糊性知識的數學工具，其基本思想是在保持分類能力不變的前提下，通過知識約簡，導出概念的分類規(guī)

2、則。它無需提供相關數據集合外的任何先驗信息，適合于發(fā)現(xiàn)數據中隱含的、潛在有用的規(guī)律，即知識，找出其內部數據的關聯(lián)關系和特征。近年來，Rough集理論和應用取得了很大的成功，已成為軟計算方法的重要分支。本文的主要研究工作如下:首先，本文介紹了Rough集理論的基本情況、Rough集的基本概念和Rough集模型的擴展。其次，對Rough集理論的數據約簡進行了進一步的研究，提出了一種不一致決策表的劃分方法接著結合概率統(tǒng)計知識對不一致決策表進行

3、決策規(guī)則提取，該方法是在滿足決策規(guī)則力度、肯定因子和覆蓋因子的基礎上對規(guī)則進行篩選，從而提高了決策的準確性和合理性隨后根據Rough集的屬性重要性和屬性約簡理論提出教學質量的綜合評價方法，它解決了教學質量評價指標的約簡以及各評價指標權重的確定的問題。該方法有效消減了指標體系規(guī)模和削弱了設置權重的主觀性.最后，將Rough集約簡理論與神經網絡進行結合，給出Rongh集神經網絡約簡模型以及該模型的應用。關鍵詞:Rough集不一致決策表屬性約

4、簡人工神經網絡學位論文獨創(chuàng)性聲明學位論文獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學位論文是本人在導師指導下進行的研究工作及取得的研究成果。據我所知，除了文中特別加以標注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得南昌大學或其他教育機構的學位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均己在論文中作了明確的說明并表示謝意。學位論文作者簽名(手寫):袁務簽字日期:坷年月‘日學位論文版權使用授權書本學位論文

5、作者完全了解」通述遭一有關保留、使用學位論文的規(guī)定，有權保留并向國家有關部門或機構送交論文的復印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權南昌大嗦可以將學位論文的全部或部分內容編入有關數據庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復制手段保存、匯編學位論文。(保密的學位論文在解密后適用本授權書)學位論文作者簽名、手寫):未責導師簽名、手寫):土賊簽字日期:坷年月君日簽字日期:07年‘月’扎學位論文作者畢業(yè)后去向:工作單位:通訊地址:電話:郵編